Ergebnisse der Untergruppen

Zusammenfassend lässt sich sagen, dass das vorgestellte Modell trotz der Stichprobengröße und damit einhergehender Heterogenität der Ereignisse eine sehr hohe Erklärungskraft besitzt. Le-diglich sieben der aufgeführten 26 Variablen sind fensterübergreifend nicht signifikant, wenn-gleich deren aufgeführten Werte hinsichtlich Richtung und Höhe konsistent sind. Hinzu kommt, dass alle statistischen Testverfahren (F-Statistik, VIFs und DW-Test) dem zugrundeliegenden Modell die entsprechende Bedeutung attestieren. Besonders wichtig dabei ist, dass die Ergeb-nisse wie bereits eingangs im Zuge der übergreifenden Ereignisstudie erwähnt wurde, im Ge-gensatz zu den meisten Studien im M&A-Bereich in der Pharmabranche stehen. Im nächsten Schritt werden die Modelle kurz für weitere Teilgruppen und Modellvariationen vorgestellt.

-2,04 %***. Bei den käuferbezogenen Variablen sind erneut die Variablen K-DV/MC, K-EBITDA und K-F&E/U modellübergreifend signifikant (z.B. +6,13 %***, +0,71 %*** und +0,68 %**

in Modell 2). Auch hier wird deutlich, dass „Megamerger“ im Spezialisierungsumfeld deutlich positiver bewertet werden, als dies in den anderen Bereichen der Fall ist (vgl. +2,58 %*** im Fenster [0;2] der gesamten Stichprobe). In Gruppe 1 ist des Weiteren Tobin’s Q modellüber-greifend mit Werten von +0,73 %* bis +0,79 %*** leicht signifikant. Analog zur gesamten Stichprobe sind die beiden Portfoliovariablen K-NM und K-KSP in den beiden Modellen 1 und 2, in denen sie enthalten sind, signifikant (z.B. -0,16 %** und +0,58 %** in Modell 2). Zudem zeigt sich erneut, dass Generikafirmen verglichen mit den restlichen Firmen mit +2,65 %* und +2,62 %* in Modell 1 und 2 besser abschneiden. Die Renditen von Firmen, bei denen der Marktwert bekannt ist, sind erneut mit Werten von -2,13 %** bis -3,45 %*** modellübergrei-fend negativ und signifikant. Auch hier ist ein deutlicher Anstieg gegenüber der gesamten Stich-probe mit einem Wert von -1,23 %** zu erkennen. Die übrigen Variablen weisen keine Signifi-kanz auf, wenngleich Höhe und Richtung vergleichbar mit den Ergebnissen der gesamten Stich-probe sind. Betrachtet man die Erklärungskraft der Modelle, kann man den bereits erwarteten Anstieg der Werte von R² bzw. dem adjustierten R² erkennen. Durch die Reduzierung der Strich-probengröße in Verbindung mit einer stärkeren Homogenität steigen die Werte von R² auf bis zu +20,3 %*** bzw. die adjustierten R²-Werte auf +14,9 %*** an.

In der Diversifikationsgruppe sind die Ergebnisse weniger eindeutig. Viele der zuvor signifikan-ten Variablen weisen dies nicht mehr aus, wenngleich wenige andere an Signifikanz gewinnen.

So ist in Modell 1 und 3 der Kaufpreis an sich mit Werten von -1,60 %* und -1,46 %* leicht signifikant. Es zeigt sich, dass bei Diversifikationsvorhaben, welche grundsätzlich schon schlechter abschneiden, die Investoren es ungern sehen, wenn dafür auch noch viel Kapital eingesetzt wird. Hinsichtlich der Variablen D-2013+ und D-MoPCO decken sich die Ergebnisse mit der Spezialisierungsgruppe und der gesamten Stichprobe, wenngleich z.B. die Werte mit +2,51 %** und +1,58 %* in Modell 3 etwas niedriger sind. Bei den käuferbezogenen Variablen ist K-DV/MC verglichen mit der Spezialisierungsgruppe mit +1,23 %* deutlich geringer und nur leicht signifikant. Interessant ist, dass die beiden Variablen K-EBITDA und K-F&E/U entge-gen den beiden anderen Gruppen negativ sind, obwohl nur letztere mit -0,61 %* leicht signifi-kant ist. Dies bedeutet, dass der Markt eine Diversifikation umso schlechter aufnimmt, je besser es dem Unternehmen grundsätzlich geht bzw. je stärker es selbst forschend tätig ist. Gleiches gilt auch für die Variablen hinsichtlich Umsatzentwicklung und Eigenkapitalrendite. Auch hier gilt, je besser es dem Unternehmen ohne den Zukauf ging, desto schlechter wird die Übernahme

bewertet. So ist die Umsatzentwicklung erstmals mit -1,50 %** in Modell 3 signifikant. Auch die Eigenkapitalrendite liegt mit -3,14 %** deutlich im negativen Bereich. Von den restlichen Variablen ist in allen drei Modellen keine weitere signifikant. Dies spricht wiederum dafür, dass bei Diversifikationsvorhaben die Investoren sich überwiegend auf die eigenen Finanzkennzah-len beziehen und weitere Charakteristika des Ziels weniger berücksichtigt werden. Die fehFinanzkennzah-lende Signifikanz der Vielzahl der Variablen spiegelt sich in der Erklärungskraft der Modelle wider.

Zwar liegen die Werte von R² ähnlich wie bei der gesamten Stichprobe bei +13,78 %** in Mo-dell 1, jedoch fallen die Werte des adjustierten R² auf maximal +6,36 %*** in MoMo-dell 3.

Auch in der F&E-Gruppe zeigen sich interessante Ergebnisse. So sind Übernahmen der jungen Vergangenheit mit +3,43 %*** in Modell 1 verglichen mit den anderen beiden Gruppen am deutlichsten positiv. Gleichzeitig verliert die Zahlungsmethode an Bedeutung, wenngleich die Werte immer noch deutlich positiv sind. Dies kann erneut an der Tatsache liegen, dass viele F&E-Firmen kleine Privatunternehmen sind, bei denen auch hybride Zahlungsformen von Vor-teil sein können. Erneut sind die beiden Variablen D-NAT und D-USA für das Modell 1 und 2 signifikant. Auch hier sind die Werte -2,58 %* und -3,42 %** deutlich geringer, als es bei den anderen beiden Gruppen der Fall ist. Bei den käuferbezogenen Variablen sind die EBITDA-Marge und Forschungsaufwendungen im Verhältnis zum Umsatz erneut signifikant. Mit Werten von +1,12 %*** und +1,21 %*** in Modell 1 sind diese doppelt so hoch wie in der Speziali-sierungsgruppe und um fast 2 % über den Werten der Diversifikationsgruppe. Analog zur Di-versifikationsgruppe ist die Eigenkapitalrendite K-RoE mit Werten von minimal -2,76 %*** über alle Modelle hinweg deutlich negativ. Auch hier wird deutlich, dass je erfolgreicher ein Unter-nehmen bereits ist, desto weniger positiv wird ein Zukauf bewertet. Bei den zielbezogenen Va-riablen ist verglichen mit den anderen beiden Gruppen erstmal die Variable Z-NM mit +0,44 %*

und +0,28 %** leicht signifikant. Wie zu erwarten war, ist aus Investorensicht ein forschendes Unternehmen umso lukrativer, je mehr Produkte es in der jungen Vergangenheit bereits ver-marktet hat. Des Weiteren gilt auch bei den F&E-Firmen, dass für den Fall der Transparenz des Ziel-Marktwerts die Renditen im Schnitt deutlich geringer sind (-2,23 %** in Modell 2). Die positiven Signifikanzniveaus der Variablen spiegeln sich in der Erklärungskraft der Modelle wi-der. Mit R²-Werten von bis zu +21,44 %*** und adjustierten R²-Werten von maximal +13,49 %*** sind die Ergebnisse mit denen der Spezialisierungsgruppe vergleichbar.

Grundsätzlich lässt sich festhalten, dass die zuvor beschriebenen Unterschiede in den drei Grup-pen auch im Zuge der multivariaten Regression deutlich werden. So sind je nach Gruppe nicht nur die Richtung und Höhe einzelner Variablen deutlich verschieden, gleichzeitig sind auch unterschiedliche Variablen in den einzelnen Gruppen von Bedeutung bzw. signifikant. Damit wird ebenfalls deutlich, dass eine Verallgemeinerung bezüglich der Klassifizierung von Spezia-lisierung und Diversifikation alleine anhand von Industrien und SIC-Codes zumindest ist der Pharmabranche nicht ausreichend ist. Aus diesem Grund soll nachfolgend noch einmal im De-tail auf die drei größten Käufergruppen (FIPCO, Generics und Biologics) eingegangen und hin-sichtlich der aufgeführten Modelle untersucht werden.

100

MVAR-Analyse entlang der Untergruppen Fenster: [0:2]

Gruppe 1 - Spezialisierung (N=366) Gruppe 2 - Diversifikation (N=293) Gruppe 3 - F&E-Fokus (N=227)

Variable Wert P Wert P Wert P Wert P Wert P Wert P Wert P Wert P Wert P

D-DV 0,27 % -0,02 % -1,60 % * -1,46 % * -0,81 % -0,97 %

D-2013+ 2,75 % *** 2,91 % *** 2,86 % *** 2,41 % ** 1,97 % ** 2,51 % ** 3,43 % *** 3,32 % *** 3,31 % ***

D-MoP_CO 2,48 % *** 2,45 % *** 2,78 % *** 1,56 % * 1,53 % * 1,58 % * 1,51 % 1,38 % 1,24 %

D-NAT -0,39 % -0,27 % -0,31 % -0,25 % -0,10 % -0,28 % -2,58 % * -2,40 % * -2,11 %

D-USA -2,14 % ** -2,04 % ** -1,67 % 0,18 % 0,04 % 0,13 % -3,42 % ** -3,26 % ** -2,23 %

K-DV/MC 5,83 % *** 6,13 % *** 6,24 % *** 1,23 % * 1,00 % 1,18 % * 0,93 % 0,69 % 1,01 %

K-EBITDA 0,72 % *** 0,71 % *** 0,69 % *** -0,30 % -0,37 % -0,30 % 1,12 % *** 1,08 % *** 1,08 % ***

K-F&E/U 0,69 % ** 0,68 % ** 0,65 % ** -0,61 % * -0,61 % * -0,56 % 1,21 % *** 1,16 % *** 1,14 % ***

K-U_{E NT} -0,52 % -0,42 % -0,53 % -1,39 % * -1,49 % ** -1,50 % ** 0,21 % 0,25 % 0,06 %

K-RoE -0,61 % -0,68 % -0,62 % -3,06 % ** -3,14 % ** -2,96 % ** -2,69 % *** -2,76 % *** -2,62 % ***

K-Tq 0,73 % * 0,76 % ** 0,79 % ** 0,21 % 0,19 % 0,13 % 0,08 % 0,08 % 0,02 %

K-PtBR -0,03 % -0,04 % -0,07 % -0,27 % -0,20 % -0,21 % 0,08 % 0,04 % 0,07 %

K-PA 0,15 % 0,13 % 0,12 % 0,13 % 0,06 % 0,04 %

K-NM -0,15 % ** -0,16 % ** 0,01 % -0,01 % -0,12 % -0,12 %

K-KS_P 0,65 % ** 0,58 % ** 0,11 % 0,03 % 0,22 % 0,15 %

K-KS_A -0,01 % 0,01 % -0,01 %

K-M&A -0,70 % -0,93 % -0,38 % 0,02 % 0,74 % 0,15 %

K-FIPCO -0,10 % -0,27 % -0,36 % 0,47 % 0,56 % 0,84 % 1,19 % 0,75 % 0,84 %

K-GEN 2,65 % * 2,62 % * 1,37 % 2,34 % 2,14 % 2,12 % -0,01 % 0,02 % -0,90 %

Z-NM 0,01 % 0,02 % 0,88 % 0,61 % 0,44 % * 0,28 % **

Z-KS_P 0,23 % -0,26 % 0,01 %

Z-KS_A -0,07 % 0,00 % -0,10 %

Z-PRV -0,31 % 0,27 % -0,87 % -0,67 % -0,65 % -0,78 %

Z-MC -3,45 % *** -3,22 % *** -2,13 % ** -0,09 % -0,27 % -0,17 % -2,19 % * -2,23 % ** -2,02 % *

Intercept -2,96 % -2,77 % -0,83 % 2,32 % -2,12 % 3,39 % 2,32 % 0,86 % 3,48 %

F-Stat. 3,61*** 4,54*** 4,00*** 1,78** 1,98** 2,17*** 2,30*** 2,96*** 2,66***

R² 20,26 % 19,04 % 16,35 % 13,78 % 11,50 % 11,81 % 21,44 % 20,38 % 17,79 %

Adj. R² 14,65 % 14,85 % 12,26 % 6,06 % 5,68 % 6,36 % 12,10 % 13,49 % 11,10 %

DW-Test 2,08 2,08 2,00 2,17 2,18 2,14 2,02 2,03 1,97

Tabelle II.1.25: Ergebnisse der multivariaten Regression für die drei Fokusgruppen.

Ergebnisse für das Ereignisfenster [0;2]. Neben dem Modell inklusive aller 24 Variablen sind jeweils zwei reduzierte Modelle aufgeführt.

Signifikanzniveaus auf dem 10 %(*), 5 %(**) und 1 %(***) Level. Variable D-SPEZ und D-DIV wurden entsprechend herausgenommen.